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针对启发式算法通用性较差的问题,建立了多目标柔性作业车间绿色调度模型,设计了一种超启发式遗传算法对问题进行求解。首先,建立了以最大完工时间和最小能耗为目标的柔性作业车间绿色调度模型,并设计了超启发式遗传算法对模型进行优化求解;然后,对于高层启发式策略采用遗传算法,随机生成初始种群,对种群进行了选择、交叉和变异操作,并且在常规算子基础上,结合柔性作业车间调度特点设计了9种适应该问题的算子,同时对于低层问题域种群采用了贪婪初始化方法生成;最后,通过基准算例验证了算法的运行效率,通过实例验证了算法的性能。研究结果表明:与参考算法相比,采用贪婪初始化生成初始种群的算法其收敛速度较快,运行效率较高,且不容易陷入局部最优;通过超启发式遗传算法获得的解中最大完工时间的最小值为64,最小能耗为647,解的质量不差于其它算法,算法的通用性较强。 相似文献
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汽车零部件的循环取货模式作为一种新型物料供应体系,是由供应商、3PL、主机厂多个主体组成,属于复杂适应性系统.根据循环取货的概念模型,采用多Agent建模理论对循环取货进行建模.将目标系统的Agent粒度抽象为企业级以下的职能部门,设计生产Agent、采购Agent、调度Agent等几类主体.分析Agent内部模型,并采用形式化方法对主体行为进行描述,应用Agent UML分析主体之间的动态交互行为.基于Agent的建模描述了循环取货的运行机制,从而为后续的计算机仿真实现提供基础. 相似文献
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基于聚类数和初始值的K-means算法改进研究 总被引:1,自引:0,他引:1
原始的K-means算法,随机生成初始质心,事先给定聚类数k,在该前提下进行聚类,大大降低了聚类的效果.文章是对原始K-means算法的改进,提出了一种基于密度选取初始质心和采取遗传算法优化聚类数k的算法.该算法在一定程度上解决了初始质心和聚类数k对聚类精度和效率的影响,提高了聚类的准确率.最后文章通过实验证明了改进算法的有效性. 相似文献
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针对传统整车库位管理业务进行深入分析,通过引用RFID技术进行优化创新,提出一种基于数据挖掘的多层次整车仓库管理模型.模型重点考虑多层次组合编码模式和多目标函数中库存占用率、敏捷出入库业务.并通过MATLAB软件对动态决策关键节点进行计算可视化应用,将上述理论转换成生产力.最后通过多层次的可视化技术,采用改进诱导算法对目标函数进行求解,从而实现整车库位可视化智能管理.同时,仿真结果表明,改进诱导算法能够很好的求解整车出入库问题. 相似文献
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